CATEGORY

Deep Learning

5381
  • 論文研究

拡張および意味的に新規な視覚刺激に対する深層学習による脳応答予測の汎化可能性分析 (Generalizability analysis of deep learning predictions of human brain responses to augmented and semantically novel visual stimuli)

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『脳の反応をAIで予測する論文』があると聞いて社内で話題になっていますが、正直私にはピンと来なくてして、これって本当にうちの現場で使えますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に言えば本論文は『画像を加工したときに、人

  • Deep Learning
  • 論文研究

決定木アンサンブルのウォーターマーキング（Watermarking Decision Tree Ensembles）

田中専務拓海先生、最近部下が「モデルの著作権を守るためにウォーターマークが必要です」と言い出して困っています。深層学習が対象なら聞いたことがありますが、うちでよく使う決定木のことも同じように守れるのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！決定木アンサンブルについてのウォーターマー

  • Deep Learning
  • 論文研究

肝硬変MRIの大規模収集とセグメンテーション（Large Scale MRI Collection and Segmentation of Cirrhotic Liver）

田中専務拓海さん、最近部下から「医療のAIに投資しろ」と言われましてね。肝臓のMRIでAIが使えるらしいが、正直何が進んでいるのか分かりません。これって要するに儲かる話なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば投資判断に使える情報が掴めるんです。まず

  • Deep Learning
  • 論文研究

曲に応じて変わる衣装デザイン――メタバース時代の音楽トリガー型ファッション設計（Music-triggered fashion design: from songs to the metaverse）

田中専務拓海先生、今日は論文の話を聞きたいのですが、まずこの研究は要するにどんなインパクトがあるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、音楽の特徴を解析してその“気分”を服装の模様や色に変換し、メタバース（Metaverse）上のアバター衣装を動的に推薦する仕

  • Deep Learning
  • , Machine learning
  • 論文研究

ルーティング問題に対する強固なニューラル手法の開発（Collaboration! Towards Robust Neural Methods for Routing Problems）

ケントくん博士！AIってルーティング問題にも役立つんだって本当？マカセロ博士そうじゃ。ルーティング問題とは、配達や通信網での最適ルートを見つける話じゃが、結構難しいんじゃよ。この論文では、その解決にAIを使って新しい手法を提案しておるんじゃ。ケントくんふーん、でもそれってこれまでのやり方と何が違うの

  • Deep Learning
  • 論文研究

確率最適制御へのシミュレーション不要な深層学習手法（A Simulation-Free Deep Learning Approach to Stochastic Optimal Control）

田中専務拓海さん、この論文って要するに何が新しいんですか？うちの現場にも使えるなら数字で示したいんですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！端的に言うと、この研究は“シミュレーションでの逆伝播（バックプロパゲーション）”を不要にして、確率的な最適制御の学習を大幅に軽くする手法です。

  • Diffusion Model
  • , Deep Learning
  • , Gradient Descent
  • 論文研究

スピントルク転送型磁気不揮発性メモリ（STT-MRAM）向け深層学習ベースの適応誤り訂正復号（Deep Learning-Based Adaptive Error-Correction Decoding for Spin-Torque Transfer Magnetic Random Access Memory (STT-MRAM))

田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。うちの現場でよく出る話なんですが、新しいメモリ技術のSTT-MRAMって、導入しても読み出しが不安定だと聞きました。これって現実的にどう対処するんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！STT-MRAMは高速で消費電力が低い有望な

  • Deep Learning
  • 論文研究

限定されたデータを用いた適応型デジタルツインフレームワークでの深層学習に基づく視覚計測抽出（Deep learning-based Visual Measurement Extraction within an Adaptive Digital Twin Framework from Limited Data Using Transfer Learning）

ケントくん博士！最近、デジタルツインっていう言葉を聞いたんだけど、何なんだろう？マカセロ博士デジタルツインとは、実際の物理的システムとそのデジタルモデルを同時に動かして、現実世界と仮想モデルを連携させる技術じゃ。この論文では、深層学習を使ってデジタルツインをより効果的にする方法を研究してい

  • Deep Learning
  • , Machine learning
  • 論文研究

混沌力学系の改善された深層学習（IMPROVED DEEP LEARNING OF CHAOTIC DYNAMICAL SYSTEMS WITH MULTISTEP PENALTY LOSSES）

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。先日部署の若手から「混沌（カオス）をAIで長期予測できるようになった論文が出た」と聞きまして、正直よくわからないのです。うちの現場で使える可能性はあるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。今回は「カオス（混沌）

  • Deep Learning
  • 論文研究

STT-MRAM向け線形ブロック符号の深層学習ベース復号手法 — Deep Learning-Based Decoding of Linear Block Codes for Spin-Torque Transfer Magnetic Random Access Memory (STT-MRAM)

田中専務拓海先生、最近若手からSTT-MRAMってやつに対するエラー補正の論文を読むように勧められたのですが、正直どこから手を付ければいいのかわからず困っています。ウチはメモリの信頼性が事業に直結するので、要点だけ簡潔に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結

  • Deep Learning